【正文】 第一篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感第一部分《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是由英國作者維克托麥爾〃舍恩伯格等所著，勝楊燕和周濤翻譯。這本書主要描述的是大數(shù)據(jù)時(shí)代到臨人們生活、工作與思維的所遇到的重大變革。本書作者舍恩伯格在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域是最受人尊敬的權(quán)威發(fā)言人之一。他二十多年來一直致力于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)、信息與創(chuàng)新、信息監(jiān)管、網(wǎng)絡(luò)規(guī)范與戰(zhàn)略管理方面的研究從維也納大學(xué)到哈佛大學(xué)，從新加坡國立大學(xué)到牛津大學(xué)，世界上最著名的互聯(lián)網(wǎng)研究學(xué)府都留下了他的足跡。開闊學(xué)術(shù)視野與系統(tǒng)的學(xué)術(shù)造詣，更讓他不斷為企業(yè)與上月應(yīng)用提供強(qiáng)大的理論支持。他的咨詢客戶包括微軟、惠普、IBM、亞馬遜、facebook、twitter、VISA等大數(shù)據(jù)先鋒們，所以在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中，他將掌握的最前沿的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例給予充分的分析，并對(duì)大數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈與角色定位給予清晰的預(yù)見。文中作者清晰的闡述了大數(shù)據(jù)的基本概念和特點(diǎn)，并列出明確的觀點(diǎn)。不管對(duì)于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐者，還是對(duì)于政府和公眾機(jī)構(gòu)，都非常具有價(jià)值。作者將本書分為3個(gè)部分。第一部分提出了大數(shù)據(jù)時(shí)代處理數(shù)據(jù)理念上的三大轉(zhuǎn)變：抽樣=全體；要效率不要絕對(duì)精確；要相關(guān)不要因果；第二部分作者從萬事萬物數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)交叉復(fù)用的巨大價(jià)值兩個(gè)方面，講述驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)車在材質(zhì)和智力方面向前滾動(dòng)的最根本動(dòng)力；最后一部分，作者描繪了大數(shù)據(jù)帝國前夜的脆弱和不安，包括產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境、數(shù)據(jù)安全隱私、信息公正公開等問題。本書觀點(diǎn)擲地有聲，作者觀念高屋建瓴，從很多實(shí)例和經(jīng)驗(yàn)中萃取普適性觀念。例子詳實(shí)豐富，囊括了進(jìn)百個(gè)學(xué)術(shù)和商業(yè)實(shí)例。引言提出了大數(shù)據(jù)將給生活、工作于思維帶來重大的變革。一個(gè)例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通過檢測(cè)檢索詞條，通過預(yù)測(cè)并與2007年、2008年美國疾控中心記錄的實(shí)際流感病例進(jìn)行對(duì)比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個(gè)特定的數(shù)學(xué)模型后，預(yù)測(cè)的結(jié)果與官方數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)高達(dá)97%。按照傳統(tǒng)的信息返回流程，通告新流感病毒病例將有一到兩周的延遲。對(duì)于飛速傳播的疾病，信息滯后兩周是致命的。而谷歌運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，以前所未有的方式，通過海量數(shù)據(jù)分析得出流感所傳播的范圍，為世界預(yù)測(cè)流感提供了一種更快捷的預(yù)測(cè)工具。此外，我聯(lián)想到原淘寶總裁馬云通過大量數(shù)據(jù)分析得出2008年經(jīng)濟(jì)疲弱，為其商家提前做好迎接經(jīng)濟(jì)危機(jī)提供了時(shí)間緩沖。（補(bǔ)充并清晰描述詳細(xì)）關(guān)于大數(shù)據(jù)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，F(xiàn)arecast公司是一個(gè)成功的典型范例。該公司由奧倫。埃齊奧尼創(chuàng)辦，利用機(jī)票的銷售數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來的機(jī)票價(jià)格，旨在幫助用戶在購買機(jī)票方面做出預(yù)測(cè)，并對(duì)機(jī)票價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)的可信度標(biāo)示出來供消費(fèi)者查考。Farecast系統(tǒng)利用近十萬億條價(jià)格記錄預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度達(dá)75%，是用Farecast票價(jià)預(yù)測(cè)工具購買機(jī)票的旅客，平均每張機(jī)票可節(jié)約50美元。而如此多的數(shù)據(jù)的除了離開了大數(shù)據(jù)技術(shù)將無法進(jìn)行。也正是由于我們進(jìn)入了一個(gè)前所未有的信息化時(shí)代，人們擁有了如此多的數(shù)據(jù)，才提供給我們利用大數(shù)據(jù)的分析處理手段，創(chuàng)造新的價(jià)值。也許有人以為我們大數(shù)據(jù)時(shí)代的還未來臨。其實(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)早已滲透到我們中間，垃圾郵件的過濾，新浪微博技術(shù)平臺(tái)，谷歌翻譯以及輸入文字的自動(dòng)糾錯(cuò)等。文中提出的一個(gè)觀點(diǎn)是，預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)的核心。其實(shí)從過去的時(shí)代人們就利用掌握的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種分析，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)等各方面進(jìn)行預(yù)測(cè)、矯正。只是進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代人們掌握的數(shù)據(jù)爆炸性的速度在增長(zhǎng)，從而數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)分方法成了釋放大數(shù)據(jù)能量的關(guān)鍵。關(guān)于不是隨機(jī)樣本而是整體數(shù)據(jù)中。作者指出了隨機(jī)取樣是小數(shù)據(jù)時(shí)代用最少的數(shù)據(jù)獲取最大價(jià)值的做法。作者用大數(shù)據(jù)與喬布斯的癌癥治療例子說明了是用全部數(shù)據(jù)而非樣本的意義。喬布斯成為世界上第一個(gè)對(duì)自身所有DNA和腫瘤DNA進(jìn)行排序的人。喬布斯曾開玩笑說“我要么是第一個(gè)通過這種方式戰(zhàn)勝癌癥的人，要么就是最后一個(gè)因?yàn)檫@種方式死于癌癥的人”。雖然最后難免死于癌癥但這種獲得所有數(shù)據(jù)而不是僅樣本的方法將他的生命延長(zhǎng)了幾年。同樣，從事跨境匯款業(yè)務(wù)的Xoom公司偵破一起犯罪集團(tuán)的詐騙也同樣是使用了整體數(shù)據(jù)。初次之外，他還列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數(shù)據(jù)的重要性。作者同時(shí)也指出隨著數(shù)據(jù)使用的越來越多，其得出的結(jié)果并一定能越來越精確，畢竟數(shù)據(jù)不能保證百分之百的正確，特別是大數(shù)據(jù)時(shí)代各種結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的類型的數(shù)據(jù)聚集在一起難免導(dǎo)致結(jié)果的不太精確。大數(shù)據(jù)時(shí)代要求我們重新審視精確性的優(yōu)劣。作者特別舉了谷歌翻譯成功的例子。谷歌翻譯之所以優(yōu)于IBM的Candide系統(tǒng)并不是因?yàn)樗鼡碛懈玫乃惴C(jī)制。和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數(shù)據(jù)，并且接受了有錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。（其語庫來自于未經(jīng)過濾的網(wǎng)頁內(nèi)容，會(huì)包含一些不完整的句子、拼寫錯(cuò)誤、語法錯(cuò)誤以及其他各種錯(cuò)誤）在不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系的篇章中。作者指出在大數(shù)據(jù)時(shí)代往往知道是什么要比知道為什么來的更實(shí)在。作者烈酒了林登的亞馬遜推薦系統(tǒng)的成功，證實(shí)了大數(shù)據(jù)在分析相關(guān)性方面的優(yōu)勢(shì)以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數(shù)據(jù)信息的先鋒和代表，從以前廣為人事的啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關(guān)蛋撻和颶風(fēng)天氣的案例，都說明了掌握了相關(guān)關(guān)系對(duì)于其策略的幫助。建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)的核心。Aviva保險(xiǎn)公司利用幾百種生活方式的數(shù)據(jù)，如愛好、長(zhǎng)瀏覽網(wǎng)頁等間接的預(yù)測(cè)出哪些人更可能患高血壓、糖尿病和抑郁癥。這充分顯示了大數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)方面的優(yōu)勢(shì)。UPS國家快遞公司通過使用預(yù)測(cè)性分析檢測(cè)其全美6wan輛車隊(duì)。進(jìn)行防御性的修理，節(jié)約巨大得的成本。第二篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感看完“《大數(shù)據(jù)時(shí)代》——生活、工作與思維的大變革”，頗為感慨，這世界變化真的快！農(nóng)業(yè)化、工業(yè)化、信息化時(shí)代的相繼經(jīng)歷，使得世界天翻地覆。我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。這個(gè)命題是我讀這本書最大的感觸。個(gè)人認(rèn)為也是這本書最核心的思想。首先，書提出一個(gè)顛覆我以前認(rèn)知的命題“并非原子而是信息才是一切的本源”，將世界看做信息，看做可以理解的數(shù)據(jù)的海洋，為我們提供了一個(gè)從未有過的審視下的視角。它是一種可以滲透到所有生活領(lǐng)域的世界觀。這個(gè)命題是在書的最后一部分中的某一段中描寫的。我之所以把它放在最前面來講，因?yàn)槲矣X得，這是談數(shù)據(jù)化世界的前提，自然也是談?wù)摯髷?shù)據(jù)的前提。書的中間部分有一節(jié)講到數(shù)據(jù)化和數(shù)字化的區(qū)別。經(jīng)過我自己腦子的整理，把數(shù)據(jù)化世界這個(gè)命題列為大數(shù)據(jù)思維的第二步。寫到這里，我不由得反省下，我是不是有領(lǐng)悟到書的精髓所在，就是第一句話。書中另一個(gè)吸引我的地方就是，有很多觀點(diǎn)的論述，會(huì)從哲學(xué)的高度論述。雖然，自己肚子沒多少墨水，但是讀這些描述的時(shí)候，就會(huì)發(fā)現(xiàn)自己會(huì)更好的理解作者提出的命題。比如書中有一段文字當(dāng)我們說人類是通過因果關(guān)系了解世界時(shí)，我們指的是我們?cè)倮斫夂徒忉屖澜绺鞣N現(xiàn)象時(shí)使用的兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關(guān)系，還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關(guān)系。大數(shù)據(jù)會(huì)改變這兩種基本方法在我們認(rèn)識(shí)世界時(shí)所扮演的角色。在附上一些事例的時(shí)候，用作者提供的“本質(zhì)”去看待時(shí)，很容易理解，確實(shí)是這么回事。好了，那么大數(shù)據(jù)到底改變了我們什么呢，作者給出3點(diǎn)，大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變講改變我們理解和組建社會(huì)的方法。第一個(gè)轉(zhuǎn)變就是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣（樣本=總體）第二個(gè)轉(zhuǎn)變就是，研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度第三個(gè)轉(zhuǎn)變因前兩個(gè)轉(zhuǎn)變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。大數(shù)據(jù)告訴我們“是什么”而不是“為什么”。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們不必知道現(xiàn)象背后的原因，我們只要讓數(shù)據(jù)自己發(fā)聲。正如大家所知道的那樣，人類的大腦具備這樣的功能，它會(huì)把新輸入的刺激或信息與“過去的經(jīng)驗(yàn)或積累的部分知識(shí)”相對(duì)照，然后進(jìn)行調(diào)整并接受下來。如果眼前新的現(xiàn)實(shí)與大腦中儲(chǔ)存的固有信息無法協(xié)調(diào)，便會(huì)在無意識(shí)中拒絕接受新的現(xiàn)實(shí)；或者通過自己一知半解的知識(shí)任意推測(cè)，使自己認(rèn)識(shí)到的情況偏離實(shí)際。這是人的一種本能，目的在于使自己保持冷靜。所以作者稱之為revolution。講了這么多，那么大數(shù)據(jù)到底給我們帶來什么。在這里，我只想談我感觸最深的，其他的有興趣的可以自己去了解。當(dāng)然，書中提了很多，最多的就是，XXX公司或者個(gè)人利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造了多大的財(cái)富了，拋開這些表面的不說，最讓我動(dòng)心亦或者是害怕的是預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)。它通常被視為人工智能的一部分，或者更確切地說，被視為一種機(jī)器學(xué)習(xí)。但是這種定義是有誤導(dǎo)性的。大數(shù)據(jù)不是要教機(jī)器像人一樣思考。相反，它是把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)測(cè)事情發(fā)生的可能性。一封郵件被作為垃圾郵件過濾掉的可能性，輸入的“teh”應(yīng)該是“the”的可能性，從一個(gè)人亂穿馬路時(shí)行進(jìn)的軌跡和速度來看他能及時(shí)穿過馬路的可能性，都是大數(shù)據(jù)可以預(yù)測(cè)的范圍。當(dāng)然，如果一個(gè)人能及時(shí)穿過馬路，那么他亂穿馬路時(shí)，車子就只需要稍稍減速就好。但是這些預(yù)測(cè)系統(tǒng)之所以能夠成功，關(guān)鍵在于它們是建立在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上的。此外，隨著系統(tǒng)接收到的數(shù)據(jù)越來越多，通過記錄找到的最好的預(yù)測(cè)與模式，可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。在不久的將來，世界許多現(xiàn)在單純依靠人類判斷力的領(lǐng)域都會(huì)被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所改變甚至取代。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以發(fā)揮作用的領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止駕駛和交友，還有更多更復(fù)雜的任務(wù)。別忘了，亞馬遜可以幫我們推薦想要的書，谷歌可以為關(guān)聯(lián)網(wǎng)